Classer et trier automatiquement vos documents
Transformez des flux de pages hétérogènes en documents structurés et vérifiables à l'aide de règles déterministes et d'une IA régulée. Déployez la solution sur site, dans un cloud privé ou en mode SaaS, sans modifier vos flux de travail en aval.
Mettez fin au tri manuel et aux erreurs de distribution coûteuses
La saisie manuelle devient vite impossible lorsque les documents arrivent sous forme de fichiers PDF hétérogènes, de lots numérisés ou de pièces jointes à des e-mails. Les équipes perdent du temps à séparer les pages, à deviner les types de documents et à corriger les erreurs liées au bornage, ce qui entraîne des exceptions en aval, des risques de non-conformité et des SLA non prévisibles.
IRIS Classification & Splitting applique une approche hybride et régulée : une séparation déterministe (sur base de codes-barres, codes de correction, règles de changement de valeur, empreintes) là où vous avez besoin de rapidité et de certitude, et une classification basée sur l’IA là où la variabilité est élevée. Seuls les cas à faible niveau de confiance sont acheminés vers la vérification afin que chaque décision puisse être corrigée, suivie et améliorée en continu.
Admission multicanaux
Classez et séparez les documents provenant de scanners, de dossiers, d'e-mails et de sources dans le cloud au sein d'un flux documentaire unique et cohérent.
Séparation déterministe
Utilisez les codes-barres, les codes de correction, la détection de page blanche et les règles de changement de valeurs pour définir des limites de séparation à grande vitesse.
Identification par empreintes digitales
Identifier les mises en page stables pour classer les pages et déclencher un fractionnement fiable sans recourir à des modèles fragiles.
Classification hybride par IA
Appliquer des modèles d'IA à des ensembles de documents présentant une grande diversité, tout en préservant la gouvernance opérationnelle et la traçabilité.
Vérification avec intervention humaine
Rediriger les exceptions vers des files d'attente de vérification afin d'empêcher les erreurs d'atteindre les systèmes ERP/ECM.
Décisions conformes aux exigences d'audit
Enregistrer les résultats de classification, le niveau de confiance et les interventions afin de garantir la conformité et la traçabilité.
Télémétrie opérationnelle
Suivez les indicateurs clés de performance (KPI) tels que le débit, le taux de classification automatique, le taux d'exception et le temps de vérification à des fins de contrôle du SLA.
Résultats axés sur l'intégration
Exportez des documents structurés et des métadonnées vers des systèmes ECM, ERP, RPA et des applications personnalisées avec des charges utiles prévisibles.
Modèles de déploiement flexibles
Exécutez-les en périphérie (sur un ordinateur de bureau), au cœur du réseau (sur un serveur) ou sous forme de microservices dans le cloud, sans avoir à réécrire les processus.
Technologie disponible à l'échelle du portefeuille
Fonctionne avec les applications IRISPowerscan, IRISXtract, IRISPulse et SDK pour une approche cohérente complète.
Conçu pour les flux de travail hybrides, les API et la gouvernance
IRIS intègre la classification et la segmentation en tant que fonctionnalité transversale couvrant la capture sur ordinateur de bureau, les plateformes serveur, les microservices cloud et les SDK, ce qui vous permet de standardiser la logique de traitement des données et de la réutiliser au sein des différentes équipes et sur tous les canaux. Les méthodes déterministes (codes-barres/codes patch/empreintes digitales/expressions de changement de valeur) offrent une séparation à faible latence et hautement fiable, tandis que les moteurs d’IA (par exemple, les approches basées sur NClassify/XClassify) gèrent la variabilité de longue traîne grâce à des scores de confiance et des seuils contrôlés.
Pour les architectures modernes, les services IRIS s’intègrent via des API REST et des modèles SDK, et dans les déploiements cloud, les résultats transitent par des pipelines basés sur des files d’attente avec des métadonnées associées, rendant chaque classification et chaque décision de partitionnement inspectable, débuggable et facile à auditer. Cela permet une orchestration « règles → IA → vérification » sans transformer l’IA en boîte noire.
Réponses à vos questions
S'agit-il d'un système « exclusivement basé sur l'IA », ou pouvons-nous conserver un contrôle déterministe ?
Vous pouvez commencer par des méthodes entièrement déterministes (codes-barres, codes de vérification, empreintes digitales) et n'y intégrer l'IA que lorsque la variance l'exige. L'orchestration hybride garantit que les résultats restent explicables et soumis à un contrôle opérationnel.
Que se passe-t-il lorsque le niveau de confiance de la classification est faible ?
Les documents dont la fiabilité est faible peuvent être acheminés vers des files d'attente de vérification en vue d'un contrôle manuel. Les corrections apportées peuvent contribuer à l'amélioration continue, tout en empêchant les données erronées d'atteindre les systèmes ERP/ECM.
Est-ce qu'il prend en charge les pièces jointes aux e-mails et les fichiers PDF mixtes, et pas seulement les numérisations ?
Oui. Cette fonctionnalité est conçue pour l'ingestion multicanal (numérisation, e-mail, dossiers, cloud) et applique la même logique de classification et de fractionnement à toutes les sources.
Faut-il repenser notre processus en aval pour pouvoir l'utiliser ?
Non. Les résultats sont conçus pour s'intégrer aux processus d'exportation et de validation existants. L'objectif est d'améliorer la structure de saisie tout en conservant les systèmes et les contrôles en aval.
Pouvons-nous effectuer un déploiement sur site pour répondre aux exigences en matière de localisation des données ?
Oui. IRIS prend en charge les déploiements sur site, en cloud privé, en mode SaaS et les modèles hybrides ; vous pouvez ainsi adapter votre déploiement aux exigences de conformité, de sécurité et aux contraintes opérationnelles.
Une approche concrète de l'automatisation contrôlée
Commencez par une approche déterministe, intégrez l'IA là où elle apporte une valeur ajoutée, et réservez le rôle des humains aux cas atypiques — de manière quantifiable.
Évaluer les familles de documents
Identifiez les principaux flux entrants (service du courrier, service des comptes fournisseurs, RH/service juridique) et définissez les catégories de documents cibles ainsi que les règles de délimitation.
Configurer la séparation déterministe
Appliquez des codes-barres/codes de correction, des empreintes digitales, la détection des cases vides et des règles de modification des valeurs pour un fractionnement rapide et fiable.
Présentation de la classification par IA
Utilisez des modèles d'IA pour les ensembles présentant une forte variance ; ajustez les seuils et le routage basé sur la confiance afin de réduire au minimum les exceptions.
Vérifier et contrôler
Traiter les exceptions afin de les examiner, d'enregistrer les pistes d'audit et d'intégrer les corrections dans le processus d'amélioration continue.
Mesure et échelle
Surveiller les indicateurs clés de performance (débit, pourcentage de classification automatique, taux d'exception) et adapter la capacité des services ou des stations à mesure que le volume augmente.
Accélérer et optimiser la prise en charge
Découvrez comment l'association de l'architecture hybride et de l'IA permet d'améliorer le débit sans perdre le contrôle.